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现在AI已发展到什么阶段

Answer

AI 技术的发展大致经历了以下几个阶段:

  1. 早期阶段(1950s - 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
  2. 知识驱动时期(1970s - 1980s):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。
  3. 统计学习时期(1990s - 2000s):出现了机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。
  4. 深度学习时期(2010s - 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术得到广泛应用。

当前 AI 的前沿技术点包括:

  1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI,如视觉 - 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。
  3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
  4. 小样本学习,包括元学习、一次学习、提示学习等。
  5. 可解释 AI,涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。
  6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。
  7. 量子 AI,包括量子机器学习、量子神经网络等。
  8. AI 芯片和硬件加速。

周鸿祎认为 AI 发展有五个阶段:

  1. 小模型阶段,能力单一,无法泛化和理解,如早期的人脸识别。
  2. GPT 出现,AGI 迎来拐点,机器实现与人类交流。
  3. Sora 的出现,打开 AGI 大门,能够认知世界并互动,但训练算力可能受限。
  4. 强人工智能,机器能看懂常识和交流,但缺对世界力量的感知,如具身智能。
  5. 超级人工智能,能总结世界规律,如达到爱因斯坦、牛顿水平。

OpenAI 提出 AGI 的五个等级分别为:

  1. 聊天机器人,具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。
  2. 推理者,具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。
  3. 智能体,不仅能推理还能执行全自动化业务,但目前仍需人类参与。
  4. 创新者,能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型。
  5. 组织,最高级别,能自动执行组织的全部业务流程。
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References

问:AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些

AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

周鸿祎免费课AI系列第一讲

我试图总结AI发展的五个阶段,供大家参考:第一,小模型阶段,能力单一,无法泛化,无法做到理解,只能干点活儿,就像原来的人脸识别。所以,我早期的人脸识别公司为什么没有掀起工业革命,虽然他们做的也很辛苦,但是很不幸出现在人智障阶段。第二,GPT出现,AGI迎来拐点,机器实现与人类的交流。第三,Sora的出现,打开了AGI的大门,能够认知世界,跟世界互动。所以,未来五年,我觉得Sora加大算力,加大训练,跟具身机器人结合在一起,我认为户加速智能的提升。我觉得现在Sora的训练算力可能还受到一些限制,所以这是第三个阶段。第四,我觉得是强人工智能。现在机器已经能看懂一些常识了,也能交流了,机器还缺什么?大家想象,还缺对这个世界的一些力量的感知,比如说,加速度,比如重力,机器人自己摔了一跤,比如有人推动它怎么办?所以,现在热炒具身智能,这是理解世界的互动,但还不能与世界互动。下一步是能够跟物理世界互动,这样知道别人推它是怎么回事,拿一个鸡蛋是什么总量,怎么打一个鸡蛋?最后,我幻想,如果它最后能够总结出来世界的规律,幻想它能达到爱因斯坦的水平,能够总结出公式,能够像牛顿一样看到苹果从树上掉下来,能够总结重力的公式,这已经超越地球上的所有人了,因为牛顿和爱因斯坦一万人各出了一个,这就叫超级人工智能。所以,我为了让自己的预言能够成功,我们对AGI的要求不要太高,不要到第五步才叫AGI,第五步叫超级人工智能,到那一步大家再担忧硅基生物是不是会消灭碳基生物,到那一步才需要担心。第三步、第四步都可以定义成AGI。

问:AGI 的 5 个等级是什么?

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。2.推理者(Reasoners):具备人类推理水平的AI,能够解决复杂问题,如ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。4.创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,如谷歌DeepMind的AlphaFold模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。5.组织(Organizations):最高级别的AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

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目前ai可以给电商做什么?
目前 AI 在电商领域有以下应用: 1. 产品照片生成:像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,例如将静态的连衣裙照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象,未来还可能极度个性化,展示商品在用户特定场景中的效果。 2. 内容创作:AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 3. 产品推荐:AI 可以分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 4. 搜索和个性化:改善搜索结果,为每个客户提供个性化的购物体验。 5. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 6. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 此外,AI 还在其他领域有广泛应用,如医疗保健(医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等)、金融服务(风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等)、制造业(预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等)、交通运输等。同时,AI 具有多种能力,包括生成文本、理解和处理图像与视频、进行推理和作答、生成图像等,其图像生成应用广泛,可帮助进行各种设计,电商平台上已有很多商品图片是 AI 生成的。
2025-02-19
最近一个月有哪些产品更新了ai能力
以下是近一个月 AI 能力更新的相关产品情况: 1. 在 AI 视频应用场景方面: 服务头部创作者方面,未来产品会增强编辑器能力,智能化后期制作任务。 影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。 专业领域,创作者能通过草图分镜快速验证效果,如动画制作产品 Fable 于今年 4 月试水 Prism Beta 功能。 C 端大众消费侧,AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向有潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 2. Luma AI 产品: Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力,对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面,生成效果在多方面远超其他产品,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且改善了运动幅度大带来的模糊感。 3. 头部产品能力测评: 9 月初针对 Runway(Gen3)、Luma AI(Dream Machine1.5)、可灵 1.0 进行了 txt2vid 和 img2vid 不同场景的测试。 9 月末可灵 1.5 与 Luma、Runway Gen3 的差距在缩小。
2025-02-19
考研相关的AI工具
以下是一些与考研相关的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费跨平台,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合,能利用 AI 生成。 3. AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:基于 GPT 的助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:输入需求由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind:提供 AI 头脑风暴功能,提升生产力。 以下是一些 AI 博主素材相关的工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen。 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman。 12. 市场营销。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-19
AI笔记、日记
以下是关于 AI 笔记和日记的相关内容: 学习笔记:AI for everyone 吴恩达 人工智能分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能),ANI 已取得巨大发展,而 AGI 尚未有重大突破。ANI 只能做特定的事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。 机器学习方面,监督学习是从输入到输出。近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展及算力提升。 数据集是数据的集合,通常以表格形式呈现,每列代表特定变量,每行对应成员的数据集问题。获取数据的方法有手动标注、观察行为和网络下载。使用数据时,可将收集的数据展示或提供给 AI 团队,同时要注意处理不正确和缺失的数据,数据分为结构化和非结构化,非结构化数据机器处理更难。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友 导读: 适合纯 AI 小白,可参考日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的领域。 学习时间不固定,有空就学。 学习状态好,能学多少算多少。 学习资源免费开源。 第一阶段:迈出第一步,看书听课进社区 DAY8:2024.6.2 看完李宏毅的 AI 课程,做了笔记,认为能看懂。 DAY9:2024.6.3 了解小红书的 AI 博主,认为小红书内容产出方式费时间,现阶段要更深入了解 AI 而非做皮毛信息加工。
2025-02-19
AI应用在PPT生成的案例
以下是关于 AI 应用在 PPT 生成的案例: 1. 在“直播一期:知识库及 GPT 基础介绍”中提到,GPT 可以用于 PPT 生成,相关链接: 。 2. 在“给小白的 AI 产品推荐”中,推荐了国内的爱设计 PPT 作为 AI 辅助制作 PPT 的产品。其背后有强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位,代表了国内 AI 辅助 PPT 制作的高水平。 3. 在“熊猫 Jay:超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,收获培训奖励 1000”中提到,目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的主要思路为:AI 生成 PPT 大纲,手动优化大纲,导入工具生成 PPT,优化整体结构。并推荐了关于 ChatGPT 原理和提示词的文章。
2025-02-19
有Ai短视频制作相关的免费教程吗
以下是一些关于 AI 短视频制作的免费教程资源: B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟。 二十四节气相关教程和关键词已开源,可直接复制使用。 以下是一些 AI 视频制作相关的工具和教程: 视频模型:Sora (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc) 工具教程:Hedra (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd) 应用教程:视频转绘 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r) 应用教程:视频拆解 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b) 应用教程:图片精修 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle) 以下是几个视频 AIGC 工具: Opusclip:利用长视频剪成短视频 Raskai:短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI:输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript:屏幕/播客录制>PPT 方式做视频 veed.io:自动翻译自动字幕 clipchamp:微软的 AI 版剪映 typeframes:类似 invideoAI,内容呈现文本主体比重更多 google vids 在制作视频方面,以下是一些推荐: 最佳动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的 DiD (https://www.did.com/)。用于从文本创建视频的 Runway v2 (https://app.runwayml.com/) 最佳语音克隆:ElevenLabs (https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis) 需要注意的是,深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。
2025-02-19
ai绘画现在处于什么发展阶段
AI 绘画目前处于不断发展和演进的阶段。 在早期,AI 绘画的成果较为简单和粗糙。但随着技术的进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络等的应用,AI 绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖了各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来了新的可能性和挑战。其场景应用广泛,包括广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域。 然而,AI 绘画的发展也引发了一系列讨论和争议。例如,人们对于 AI 生成的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度存在差异,AI 在表达情感和创造性意图方面存在局限性,同时也带来了版权、原创性和伦理等问题,以及对文化创意领域从业者职业安全的焦虑。 尽管存在争议,AI 绘画仍为艺术创作提供了新的工具和可能性,如帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众之间的互动等。目前,生成式 AI 仍处于非常早期的阶段,为其寻找高价值应用场景或许还需要较长时间。
2025-02-07
目前AI发展到什么阶段了
AI 的发展可以概括为以下几个阶段: 1. 小模型阶段:能力单一,无法泛化和理解,例如早期的人脸识别,只能完成特定任务。 2. GPT 出现阶段:AGI 迎来拐点,机器实现与人类的交流。 3. Sora 出现阶段:打开了 AGI 的大门,能够认知世界并与世界互动,但训练算力可能受到限制。 4. 强人工智能阶段:机器能看懂一些常识并交流,但还缺少对世界力量的感知,如加速度、重力等,目前热炒的具身智能正朝着与物理世界互动的方向发展。 5. 超级人工智能阶段:能够总结出世界的规律,达到如爱因斯坦、牛顿般的水平。 当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AGI 的五个等级分别为: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2025-02-06
ai现在发展到什么阶段了
目前 AI 发展大致可以分为以下几个阶段: 1. 小模型阶段:能力单一,无法泛化和理解,例如早期的人脸识别,只能完成特定任务。 2. GPT 出现阶段:AGI 迎来拐点,机器实现与人类的交流。 3. Sora 出现阶段:打开了 AGI 的大门,能够认知世界并与世界互动,但训练算力可能受到限制。 4. 强人工智能阶段:机器能看懂一些常识并交流,但还缺少对世界力量的感知,如加速度、重力等,目前热炒的具身智能正处于此阶段。 5. 超级人工智能阶段:机器能够总结出世界的规律,达到如爱因斯坦、牛顿般的水平。 此外,OpenAI 内部会议上分享的 AGI 五个发展等级分别为: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2025-01-12
在现阶段的GPT发展下,与AI交流提示词还重要吗
在现阶段的 GPT 发展下,与 AI 交流的提示词仍然非常重要。以下是一些原因: 1. 目标明确:对于 GPT 及其他 AI 来说,明确每一步的目标至关重要。只有给予清晰的指导,AI 才能产生相关且有价值的输出。 2. 逻辑性:在各种提示策略中,逻辑性都是关键。清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 3. 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按照清晰的步骤进行极为重要。 4. 考虑变量:这在某些提示策略中尤其重要,需要考虑可能影响结果的所有因素。 例如,在运用 CoD 将文章做摘要的实验中,个人观点认为以英文提示词最后加上中文输出的方式效果较好,并且密度等级 4 的结果较让人满意。同时,LangGPT 框架的出现也表明随着新一代模型的发布,提示词的重要性日益凸显,其编写过程逐渐成为一种编程语言。但也有人认为框架在协助的同时也有限制,提示词带来的收益并非如宣传所说,其重要性会朝两极分化。
2025-01-07
AI现阶段的成因
AI 现阶段的成因主要包括以下几个方面: 1. 在软件领域,AI 软件公司有三种起源和结果:运行在现有软件之上的 AI 工具,如为 Zoom 会议自动记录会议笔记;运行在现有软件之上且有机会取代现有软件的 AI 工具,如为 Zoom 会议记录笔记后构建视频会议并推销;成为劳动力的 AI 工具,这是一个全新的类别。平台转变促成了前两种情况。同时,软件市场与白领劳动力市场相比规模较小,许多增长最快的公司将现有的昂贵服务转化为大众的低价产品。 2. 在医疗保健和生物技术领域,AI 正在工业化生物制药和医疗保健,应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。 3. 在教育领域,学习通常具有功利导向,“突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高投入产出比。在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业、让行业专家懂 AI 投入产出比高,但前提是找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是缺乏带来足够正反馈的高价值应用场景。
2024-12-26
AI现在的发展阶段
AI 目前正处于重要的发展阶段,以下是其发展的相关情况: 1. AGI 的发展等级: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 2. 技术历史: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 前沿技术点: 大模型:GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 4. 行业现状和未来预测(红杉资本观点): 人工智能正处于“巨型周期”,众多产品和解决方案将被 AI 驱动的创新替代品取代。 将 AI 引入劳动力密集或专业任务中,会带来重大变革。 人工智能行业一年内实现了与 SaaS 行业十年相同的收入,产业变革规模巨大,TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。 正处于应用层大量创新的第一年,重点将从基础训练转移到更高层次的认知任务。 拥抱人工智能的公司因成本降低、投资成本降低、收入增长及创新传统行业,竞争优势将上升。 专业职业方面,劳动力不易被取代,更专业的服务将加速出现,市场将经历分叉增长。
2024-12-08
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
目前ai发展成熟吗
目前 AI 仍处于不断发展的阶段,尚未完全成熟。 人类是工具的创造者,每一代都在前人的基础上创造出更强大的工具,如今 AGI 成为了人类进步的又一工具。长期以来,人类创新推动生活各方面繁荣改善,AI 也在持续快速发展。 例如,Transformer 架构早在 2017 年就已提出,但 AI 近几年才爆发,其中神经网络的规模是重要影响因素。以 GPT 模型为例,从 2018 年第一代的 1 亿左右参数量,到 2023 年第四代的万亿规模,规模越大智能程度越高,且在达到一定规模后出现“涌现”能力,智能程度飞速上升,但这种“涌现”出现的机理目前尚无统一解释。 在未来,AI 有望在多个领域取得进展,如 2024 年内,图片超短视频的精细操控、AI 音频能力、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成的内容、AI Agent 等方面会有发展;2025 2027 年,AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术、具身智能等技术可能会有明显突破。 然而,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展,AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题开始引发担忧,且可能导致结构性失业等社会问题。
2025-02-18
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗?
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容: 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势: 从量到质的转变:早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能,但随着技术进步,数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更注重提高数据的质量和相关性,而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时,需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训,在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用:随着人工智能技术发展,数据标注领域正经历自动化转型,可使用大模型自动标注数据,提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍,因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域,可用于生成罕见但关键的路况场景,提高模型的鲁棒性和准确性。 此外,相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定,如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展数据标注质量评估,对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
DEEPSEEK发展现状介绍一下
DeepSeek 的发展现状如下: 1. 训练成本方面:远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。定价低于实际成本,导致高额亏损。MixtureofExpert 方法虽降低计算需求,但大规模内存使用可能增加总成本。 2. 竞争优势方面:以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 市场表现方面:展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 4. 实际使用体验方面:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT。GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 5. 热度方面:微信指数达 10 亿多次,陈财猫将分享提示词及小说创作心得。
2025-02-17
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一,其发展具有以下特点和阶段: 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中,AI Agent 并非一蹴而就,其发展可分为几个阶段,并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期,符号人工智能作为主导范式,以对符号逻辑的依赖著称,代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统,使用符号来表示知识,通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强,缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色,例如智能摘要能辅助快速筛选信息,自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面,每个人应根据自身情况找到适合的工具,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。
2025-02-15
AI发展的方式除了大模型,还有什么
AI 的发展方式除了大模型,还包括以下方面: 1. 算法:算法的不断优化和创新推动着人工智能的发展。 2. 算力:强大的算力支持是实现复杂人工智能任务的基础。 3. 数据:优质的数据集对于人工智能学习算法的发展至关重要,被称为“AI 时代的石油”。 4. 深度神经网络:通过简单细胞检测特征、复杂细胞汇总信息产生结果等方式实现识别、判断和行动等功能。 5. 端侧模型:端侧模型并非越小越好,而是要够用、好用,设备算力决定最优模型规模,多模态能力是突破通用计算的关键。 6. 端侧 Agents:在终端设备上自主运行的智能代理程序,具备感知、决策、执行的闭环能力,是连接模型与应用的关键。 7. 预训练:包括对编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等内容的预训练,但由于版权和费用问题,不包括期刊论文数据库。 8. 开源生态:促进了 AI 技术的交流和发展。
2025-02-15